Onde encontrar um curso gratuito de Mineração de dados ?

Curso online gratuitoMineração de dados

Duração do curso online: 7 horas e 21 minutos

Novo curso

Participe do curso online gratuito Mineração de Dados pela Univesp. Aprenda desde limpeza e transformação de dados até classificação e detecção de anomalias.

Descrição do curso

O curso "Mineração de Dados" é uma excelente oportunidade para profissionais e estudantes da área de Informática (TI) que desejam se aprofundar nos segredos da Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Com uma duração total de 7 horas e 21 minutos, este curso fornece uma compreensão abrangente dos diversos aspectos da mineração de dados, desde os conceitos básicos até técnicas avançadas de análise.

A jornada de aprendizado começa com uma introdução à mineração de dados, ajudando os alunos a entenderem as definições e a importância desta prática no contexto atual. Logo, o curso mergulha na descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), elucidando como transformar vastas quantidades de dados brutos em informações valiosas e insights acionáveis.

Uma parte fundamental do curso é dedicada à preparação e limpeza de dados, um processo crucial para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados a serem analisados. Em seguida, os alunos aprendem sobre a redução e transformação dos dados, técnicas essenciais para condensar grandes volumes de dados sem perder informações significativas.

Para aplicar o conhecimento teórico, o curso inclui exercícios práticos em limpeza e dedução em base de dados. Esta abordagem prática facilita a compreensão dos métodos e técnicas, permitindo que os alunos ganhem confiança na manipulação de dados reais.

O curso também aborda a análise descritiva de dados, proporcionando exemplos ilustrativos que auxiliam na compreensão dos métodos utilizados. Os alunos têm a oportunidade de aplicar estas técnicas em um conjunto de dados real utilizando a linguagem de programação Python, fortalecendo o entendimento por meio de práticas diretas.

A classificação de dados é outro tópico-chave no curso, onde são explorados tanto os algoritmos de classificação quanto os métodos de classificação supervisionadas. O curso também foca no agrupamento de dados, discutindo os principais algoritmos e métodos de análise de agrupamento que ajudam a identificar padrões e segmentações naturais nos dados.

Adicionalmente, o curso apresenta o uso de regras de associação e os algoritmos para mineração dessas regras, com exercícios práticos utilizando o algoritmo Apriori, favorecendo uma compreensão profunda dessas técnicas analíticas.

A detecção de anomalias é outro aspecto crucial abrangido pelo curso. Os métodos e técnicas para detectar anomalias em conjuntos de dados são ensinados com exemplos práticos, permitindo que os alunos aprendam a identificar comportamentos atípicos que podem indicar problemas ou oportunidades.

O curso "Mineração de Dados" oferece uma formação robusta e detalhada. Embora ainda não possua avaliações, sua estrutura abrangente abrange desde conceitos básicos até técnicas avançadas, tornando-o uma escolha ideal para quem deseja se especializar em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

Conteúdo do curso

Aula em vídeo: Mineração de Dados - Introdução à mineração de dados

0h20m
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD)

0h19m
Exercício: _Qual é a etapa considerada o núcleo do processo de KDD?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Preparação e limpeza de dados

0h21m
Exercício: _O que são dados brutos?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Redução e transformação dos dados

0h19m
Exercício: _Qual é a ideia por trás da redução de dados em mineração de dados?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Exercícios: limpeza e dedução em base de dados

0h22m
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Análise descritiva de dados

0h21m
Exercício: _Qual o objetivo da análise descritiva de dados?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Exemplos de análise de dados

0h19m
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Exercícios: analisando um conjunto de dados com Python

0h21m
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Classificação de dados

0h19m
Exercício: _Qual é a diferença entre classificação e estimação na mineração de dados?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Algoritmos de classificação

0h20m
Exercício: _Qual é o algoritmo de classificação que utiliza a medida de distância euclidiana?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Métodos de classificação supervisionadas

0h33m
Exercício: _Qual é a biblioteca utilizada para fazer a tarefa de classificação na base de dados de shows de comédia?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Agrupamento de dados

0h20m
Exercício: _Qual é a principal diferença entre agrupamento de dados e classificação de dados?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Algoritmos de agrupamento

0h19m
Exercício: _Qual é o objetivo do algoritmo K-médias?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Análise de agrupamento

0h27m
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Uso de regras de associação

0h21m
Exercício: _Qual é o objetivo das regras de associação na mineração de dados?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Algoritmos para mineração de regras de associação

0h17m
Exercício: _Qual é o objetivo da separação dos requisitos de suporte e confiança no algoritmo a priori?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Exercícios: Analisando um conjunto de dados usando o algoritmo Apriori

0h20m
Exercício: _Qual biblioteca é utilizada para rodar o algoritmo apriori na base de dados de vendas de produtos de uma padaria?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Detecção de anomalias

0h17m
Exercício: _O que é considerado uma anomalia em um conjunto de dados?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Métodos para detecção de anomalias

0h22m
Exercício: _Qual é a diferença entre métodos estatísticos e algorítmicos na detecção de anomalias?
Aula em vídeo: Mineração de Dados - Exercícios: Usando métodos de detecção de anomalias em conjunto de dados - Par

0h15m

Este curso gratuito inclui:

7 horas e 21 minutos de curso online em vídeo

Exercícios para treinar seus conhecimentos

Certificado digital de conclusão de curso

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